基于人工神经网络模型的抗卵巢早衰中药配伍作用的生物学机制研究
⑤以下丘脑神经内分泌免疫因子和下丘脑-垂体-肾上腺轴作为RBF的输入向量，下丘脑-垂体-卵巢轴功能指标作为RBF的输出，按照相应的学习算法将训练集输入到网络中对网络进行训练，建立RBF模型并进行模型优化。见图1。
⑥进一步研究下丘脑-垂体-卵巢轴功能对模型的反馈影响，建立下丘脑神经内分泌免疫因子与下丘脑-垂体-卵巢轴功能关系的带反馈人工神经网络模型。把RBF网络输出下丘脑-垂体-卵巢轴功能也作为网络输入加入到RBF的输入向量中，建立带反馈的RBF模型。见图2。
⑦模型优化：根据统计学习理论，模型的行为与模型的复杂性密切相关，降低模型的系统复杂性可以明显改善模型的行为，当RBF的输入向量维数较大时，需要增加隐藏层神经元的个数，从而使RBF的复杂性大大提高，考虑应用独立成分分析对输入因子进行分析，过滤输入因子中的冗余成分，降低网络的系统复杂性，达到提高网络精确性的目的。
当RBF模型的学习和优化过程结束后，该模型的各项参数即确定下来。由模型的各项参数：输出层权值Wj(j=1,2,…n;)和其扩展系数 ，隐藏层神经元Q1的中心Cj和宽度σj ，以及它们与输入层X，隐藏层Qj ，输出层Y之间的函数关系，构成了一个网络体系，组成了完整的RBF模型。从而揭示了下丘脑神经内分泌免疫因子以及下丘脑-垂体-肾上腺轴（用X表示）与下丘脑-垂体-卵巢轴（用Y表示）之间的网络调控关系。此处隐藏层神经元即为生物因子之间的关系，用参数及其函数关系表达。
将动物实验中得到的几种不同状态的生物学数据，建立这些状态同一种类的RBF模型。这些不同状态分别是：正常状态、卵巢早衰状态、补肾中药干预状态、疏肝中药干预状态、补肾疏肝中药配伍干预状态。这数种状态下RBF模型参数不同，恰好可以从一个动态的角度，细微的观察和横向比较RBF模型中各参数的差异，探讨补肾疏肝中药配伍对心理应激导致卵巢早衰动物下丘脑-垂体-卵巢轴功能的影响规律，阐明补肾疏肝中药配伍作用生物学机制。
4 结语
RBF模型对非线性系统具有良好的逼进能力，其高效的自学习和自适应等性质，使得它能更精确的反映各生物因子之间的非线性调控关系。由于生物系统的复杂性，目前人们对影响下丘脑-垂体-卵巢轴功能调控的生物因子的了解还不够全面，但由于人工神经网络模型具有自学习、自适应能力，一旦基本的人工神经网络模型建立后，便可以不断增加输入信号（人们逐渐认识的生物因子），逐步提高其精确性，使它更加逼近生物体内复杂精密调控规律。总之，人工神经网络模型应用于分析生物系统，尤其涉及复杂生物学机制的研究是有效、可取的方法。
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